package com.mlh.dp.子序列;

/**
 * @author 缪林辉
 * @date 2024/5/17 10:21
 * @DESCRIPTION
 */
// 给定两个字符串 text1 和 text2，返回这两个字符串的最长 公共子序列 的长度。如果不存在 公共子序列 ，返回 0 。
// 一个字符串的 子序列 是指这样一个新的字符串：它是由原字符串在不改变字符的相对顺序的情况下删除某些字符（也可以不删除任何字符）后组成的新字符串。
// 例如，"ace" 是 "abcde" 的子序列，但 "aec" 不是 "abcde" 的子序列。
// 两个字符串的 公共子序列 是这两个字符串所共同拥有的子序列。
public class 最长公共子序列 {
    public int method1(String text1, String text2) {
        int len1 = text1.length();
        int len2 = text2.length();
        //dp[i][j]：长度为i的字符串text1与长度为j的字符串text2的最长公共子序列为dp[i][j]
        //dp[0][0] dp[i][0] dp[0][j] 是没有意义的，因为长度为0的字符串不可能和别的字符串有公共子序列
        //那为什么 dp[0][0]不定义为字符串对应的下标呢？这样 dp[0][0]就有意义了，即两个字符串的第一个字符的最长公共子序列
        //因为这样dp[0][0] dp[i][0] dp[0][j] 就需要我们去做字符判断然后进行初始化，时间复杂度没增多，但是代码就没那么精简
        //定义成题目这样，就可以不需要单独初始化，方便很多，让他在循环中做判断，不需要单独判断
        int[][] dp = new int[len1 + 1][len2 + 1];
        //确定递推公式
        // 主要就是两大情况： text1[i - 1] 与 text2[j - 1]相同，text1[i - 1] 与 text2[j - 1]不相同
        // 如果text1[i - 1] 与 text2[j - 1]相同，
        // 那么找到了一个公共元素，所以dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
        // 如果text1[i - 1] 与 text2[j - 1]不相同，
        // 那就看看text1[0, i - 2]与text2[0, j - 1]的最长公共子序列 和 text1[0, i - 1]与text2[0, j - 2]的最长公共子序列，取最大的。
        // 即：dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]);
        for (int i = 1; i <= len1; i++) {
            for (int j = 1; j <= len2; j++) {
                if (text1.charAt(i-1) == text2.charAt(j-1)) {
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
                } else {
                    dp[i][j] = Math.max(dp[i][j - 1], dp[i - 1][j]);
                }
            }
        }
        return dp[len1][len2];
    }

    public int practice(String text1, String text2) {
        int len1=text1.length(),len2=text2.length();
        int[][]dp=new int[len1+1][len2+1];
        for (int i = 1; i <= len1; i++) {
            for (int j = 1; j <=len2; j++) {
                if(text1.charAt(i-1)==text2.charAt(j-1)){
                    dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+1;
                }else{
                    dp[i][j]=Math.max(dp[i-1][j],dp[i][j-1]);
                }
            }
        }
        return dp[len1][len2];
    }
}
